package 差分Plus离散化;

/**
 * @author aodre , QQ : 480029069
 * @date 2023/5/28 10:55
 */
public class Note {

    /*
      三个 知识点:
      ①: 差分
      左程云的 一个 差分的小技巧!
      https://www.bilibili.com/video/BV1EW4y1b7Wk/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=179da737184de5a8f84e4f6c2ee5c350
      ②:离散化
      ③:离线查询

      ④: 小根堆


      ==
      等下再 把这个 东西 分分 类
      所有程序员 都应该看看
      https://www.bilibili.com/video/BV1mt4y1M7Pd/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=179da737184de5a8f84e4f6c2ee5c350

     */





    /*
     **①： 线段的最大重合程度**  与 **② ： 花期花开的 数目** 的区别：
     * 美团的 那个流星问题， 是在 ①的 基础上，又增加了一些难度
     * ① ： 是 求 给定的 所有的 重合 区间的 最大 重合 个数
     * ② ： 给出一个 查询的 集合， 求出 给出 ** 指定 点 **，所在 的一个 重合 区间的个数
     *
     */

    /*
    731. 我的日程安排表 II

    732. 我的日程安排表 III

    2015. 每段建筑物的平均高度

    2021. 街上最亮的位置

    2237. Count Positions on Street With Required Brightness
     */


    /*
    gpt的一些回答：
    离线查询涉及到对一组数据进行多次查询，通常会使用一些预处理算法来优化查询效率。其中，排序算法是一种常见的预处理算法，可以使得查询的效率更高。
    举个例子，如果我们需要对一组数进行多次查询，查询每个数在这组数中的排名，可以先对这组数进行排序，然后进行二分查找，这样每次查询的时间复杂度就可以降到 O(log n)。
    当然，不是所有的离线查询都需要排序。还有其他的预处理算法，如哈希表、线段树、树状数组等，也可以用来优化查询效率。具体使用哪种算法，需要根据具体情况来决定。

    离线查询： 明白什么是离线查询， 以及离线查询的定义是什么:
    灵神的对于 离线查询 一些讲解!
    https://leetcode.cn/problems/checking-existence-of-edge-length-limited-paths/solutions/528309/jian-cha-bian-chang-du-xian-zhi-de-lu-ji-c756/

    1697. 检查边长度限制的路径是否存在

    1707. 与数组中元素的最大异或值

    1847. 最近的房间
     */

}